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这是我使用 Keras 和 TensorFlow 作为后端运行的确切代码。对于相同程序的每次运行，训练结果都是不同的。有时它在第 400 次迭代中获得 100% 的准确度，有时在第 200 次迭代中获得 100% 的准确度。 

training_data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]], "float32")
target_data = np.array([[0],[1],[1],[0]], "float32")

model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='adam',
              metrics=['binary_accuracy'])

model.fit(training_data, target_data, epochs=500, verbose=2)


Epoch 403/500
0s - loss: 0.2256 - binary_accuracy: 0.7500

那么为什么每次执行的结果都会随着训练数据的固定而变化呢？将不胜感激一些解释。

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训练集是固定的，但我们将神经网络的初始权重设置为一个小范围内的随机值，因此每次训练网络时，得到的结果都会略有不同。

如果您想要可重现的结果，您可以将 numpy 随机种子设置numpy.random.seed为固定值，因此将使用相同的权重，但请注意这可能会使您的网络产生偏差。

于 2017-08-30T06:46:33.963 回答